アレコレと考察、そんな状態。
文理融合ではあるけど、両方とも極めて高度、ということかと。証券投資のリスク計量評価のことで、もちろん、金融経済学とコーポレート・ファイナンスの理解も必要。
そう言えば、ココイラのAIに関してもアレコレと考える必要があるのだけど、まずは自分でアルゴリズムを具現化して・・・。
関わらない、ということって、結局、価値評価の考察対象に入れない、ということでしょうよ。要は、何も考えない、というやり口で、とても大切かと。
だけど、関わる、関わらない、といった最初の判断は、意識の後は無意識にする、という奇妙な術が必要で、直観の意思決定なんだけど、やはりココイラが気になって・・・。
積み上げをしながらきっちりとの能力を向上させる、という取組って大切でしょうよ。自分で構築できる、という基盤の力量って必須で、他者への依存だけだと伸びないでしょうよ。個人的には、PythonによるAI技法の基礎と応用のことが気になって・・・。
そう言えば、いつの時代にも、勝手にお勉強して新しいことをツクッてしまう、という方々って存在していて、Python・AIの次がどうなるのか、そんなことをアレコレと考えてみている、という状態。
AIビジネスだけど、基礎と応用の取組みをきっちり持続させるのって、知識創造の破綻回避を意識しないと、本気になれない、ということかと。
自然言語処理絡みは、大きな変化を促して、しかも急激に・・・。
結局、来年の今頃までのお仕事がアレコレと決まってしまって、不安がまったく無いとは言い切れないけど、しっかり結果を出す、ということに邁進、そんなことになるかと。
この時期って、毎年、こんな感じで・・・。だけど、いつか、先の仕事が入らなくなる、ということにもなる、ということでしょうし、社会の中での自分をどう評価するのかも気になっている、という具合。
もちろん、実践のための総合能力、そんな位置づけで、かつ経営専門職にとっては必須、ということでもあるかと。ビジネス・パーソンのためのSTEAM能力のことで、ココイラのリカレント教育が気になっている、という具合。
経営専門職の知識創造を強化する、という取組って何しろ大切でしょうよ。真摯に淡々と丁寧に茶化さずに、しっかり基礎能力を身につけて応用に繋げる、そんな前向きさが必要かと。
そう言えば、「会社に入ったら学校での勉強なんて使わない」といった豪語を企業さまの方々から言われたり、学生さまの方々からも主張されたり、といったことが少なくなかった、そんな時代もあったけど、最近はどうなんだろう？ 個人的には、聞き流す、という類のフレーズなので、気にはしていないけど、たぶん、今の時代にこの手の豪語は通用しない、という雰囲気になってきているかなーと。
お仕事を続ける、ということではあるけど、やり口としては、戦略と実績による価値創造の持続的具現化、そんなことになるかと。個人的に考えている、この先の10年から15年くらいまでのことで、機会を与えてもらいながらアレコレと・・・。
そう言えば、50歳代の後半って、将来価値による評価で自分を見直す、というのって大切でしょうよ。薄っぺらな評価でやってきたやり方が崩れてきている、という気がして・・・。
データ・ドリブンだけど、企業さまへの導入をアレコレと考えている、只今、そんな状態。基盤は現場、というのが個人的な捉え方。もちろん、その構図をしっかり掴む、ということが必要で、要は、組織知識の創造と学習の仕掛けをしっかりマネジメントする、ということ。
データといっても計量だけでなく、テキストも含めて考える必要があって、機械学習それとAIとも絡むことで・・・。
叡智の大切さを認識して取組む、というやり方って必須でしょうよ。もちろん、オリジナルのアイデアを展開する、というプライドは捨てずに・・・。
管理科学あるいは経営システム科学だけど、先の見通しを持ちながら取組んできていたら、ココイラも範疇だったことに気づくはずで・・・。要は、知識情報の機械学習に基づく経営デザインの技法展開、といったアタリ。
もちろん、その他の展開も含んでいて、今後の主流になる多くが絡む、そんな構図かと。